# -*-coding:utf-8-*-
import pandas as pd

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df: pd.DataFrame = pd.read_excel(r'..\book.xlsx', sheet_name=3)

"""
sum(axis=0,skipna,numeric_only,min_count=0)：获取列/行的和，返回series
    -axis：0-按列相加。1-按行相加
    -numeric_only：True-忽略非数字类型的列/行（非数字类型的列/行不会出现在结果中）。
    False：有非数字类型的列/行时会报错（全为字符串的行/列不报错，结果为字符串拼接）
    默认忽略非数字类型的列/行，但需要显式设置为True，不然会报FutureWarning
    -skipna：默认为True。True-空值自动转换成0。False-空值不转换成0（有空值的列/行的结果为NaN）
max(axis=0,skipna,numeric_only)：获取列/行的最大值
min(axis=0,skipna,numeric_only)：获取列/行的最小值
mean(axis=0,skipna,numeric_only)：获取列/行的平均值
var(axis=0,skipna,numeric_only)：获取列/行的方差
std(axis=0,skipna,numeric_only)：获取列/行的标准差
median(axis=0,skipna,numeric_only)：获取列/行的中位数
mode(axis=0,numeric_only, dropna=True)：获取列/行的众数，dropna=True为忽略空值，返回df
count(axis=0,numeric_only): 获取列/行的非空元素个数

>>> df
   姓名 语文 数学 英语
0  张三 110  105  99
1  李四 104   88 115
2  王五 109  120 130
>>> s_sum
语文    323
数学    313
英语    344
dtype: int64
>>> s_mean
语文    107.666667
数学    104.333333
英语    114.666667
dtype: float64
>>> s_max
语文    110
数学    120
英语    130
dtype: int64
>>> s_count
姓名    3
语文    3
数学    3
英语    3
dtype: int64
"""
s_sum = df.sum(numeric_only=True)
s_mean = df.mean(numeric_only=True)
s_max = df.max(numeric_only=True)
s_count = df.count()
